Vier Fallstricke bei KI-Projekten
Einer aktuellen Databricks-Umfrage setzen bereits 94 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über alle Geschäftsbereiche hinweg ein; mehr als die Hälfte erwartet, dass
KI – oder Künstliche Intelligenz – versucht menschliche Intelligenz mit Computertechnologien zu simulieren. Dabei ist es da Ziel, menschliche Verhaltensweisen oder Entschiedungsmuster bestmöglich zu imitieren. Dadurch soll es ermöglicht werden, auch komplexere Aufgaben und Tätigkeiten durch Software zu automatisieren. Ein Teilbereich von KI ist das Maschinelle Lernen (Machine Learning / ML). ML versucht auch einen Lerneffekt der KI-Software zu erzeugen.
Einer aktuellen Databricks-Umfrage setzen bereits 94 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über alle Geschäftsbereiche hinweg ein; mehr als die Hälfte erwartet, dass
KI-Tools wie ChatGPT, Bard und Copilot erfreuen sich wachsender Beliebtheit, gefährden allerdings die Datensicherheit. Forcepoint erklärt, wie Unternehmen den Abfluss vertraulicher Informationen und Datenschutzverletzungen erfolgreich
Generative KI-Technologien haben in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte erzielt. Insbesondere in der Bild- und Spracherzeugung verzeichneten Deep-Learning-Modelle einen regelrechten Entwicklungssprung, der bereits heute Einsatzszenarien
Sie verfasst Texte und entwirft Illustrationen mithilfe einfacher Sprachbefehle und auf Basis von Deep Learning – einem künstlichen, neuronalen Netz, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, vor allem aufgrund von ChatGPT. Doch heutige KI-Systeme können weit mehr, als nur Texte zu generieren, die sich
Das Jahr 2023 bringt eine Reihe von Regelungen mit teils erheblichen Auswirkungen auf das Personalmanagement in Unternehmen. Zum System der Arbeitszeiterfassung gibt es vorerst noch
Mitarbeitende vieler Unternehmen kennen diese Herausforderung. Ohne fundierte IT-Kenntnisse und Programmierkenntnisse können Änderungen in Arbeitsprozessen nur langsam und weniger agil angepasst werden, da sie oft
Corona-Pandemie, der Ukrainekrieg oder die Rohstoff- und Energiekrise stellten die deutsche Industrie im Jahr 2022 wirtschaftlich und geopolitisch vor einige Herausforderungen. Dabei haben sie massive
Datenanalyse ist und darf kein Selbstzweck im Unternehmen sein, sondern soll das Geschäft verbessern und so zum Umsatzmotor werden. Langfristig leisten sich Unternehmen nur dann
Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) hat längst begonnen. Automatisierung, Erhöhen der Effizienz und Heben von Kosteneffekten tragen bereits in vielen Unternehmen zur Wertschöpfung bei.
Große Unsicherheiten, kleinere Chargen, demografischer Wandel: Der Schweizer Data-Science-Spezialist LeanBI erläutert, warum sich Industrieunternehmen immer ernsthafter für Machine-Learning-Systeme interessieren.
KI liegt im Trend, aber beim Einsatz dieser Technologie können sich Unternehmen leicht vertun.
Nach dem Deployment einer Applikation in der Cloud und deren Live-Gang beginnt die dritte Phase ihres Lebenszyklus: der Regelbetrieb. Je langweiliger er vonstatten geht, desto
Laut einer Publikation des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie setzten 2019 bereits etwa 17.500 Unternehmen künstliche Intelligenz, kurz KI, in Produkten, Dienstleistungen oder internen Prozessen
Mindbreeze ist ein führender Anbieter von Appliances und Cloud-Services im Bereich Information Insight. Die innovative Wissensmanagementlösung Mindbreeze InSpire ist maßgeschneidert für Unternehmen und vereint zahlreiche
Smartphones und Tablets sind zentrale Elemente der Digitalisierung. Den Sicherheitseigenschaften dieser Produkte kommt daher eine besondere Bedeutung für einen sicheren digitalen Alltag zu. Das Bundesamt
APplus erreichte bei der diesjährigen Verleihung zum ERP-System des Jahres die höchste Gesamtpunktzahl.
Matthias Weber im Gespräch mit SD Worx, zum Thema RPA – Robotic Process Automation.
Hyperautomatisierung ist die konsequente Weiterentwicklung der laufenden Prozessautomatisierungsinitiativen vieler Unternehmen. Aus teil- oder vollautomatisierten Prozessen werden – unterstützt durch künstliche Intelligenz – sich selbst optimierende
IIoT (Industrial IoT)-Geräte generieren wichtige, teils sensible Informationen. Diese verlangen nach einer schnellen Analyse und sofortigen Entscheidung auf Basis der erfassten Daten. Ohne hohe Übertragungsraten,